Governo Federal

Dados do Trabalhos de Conclusão

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ
MÉTODOS NUMÉRICOS EM ENGENHARIA (40001016030P0)
RECONSTRUÇÃO DIGITAL MASSIVAMENTE PARALELA DE CORPOS DE PROVA DE CONCRETO A PARTIR DE TOMOGRAFIA INDUSTRIAL
RICARDO CESAR RIBEIRO DOS SANTOS
DISSERTAÇÃO
16/10/2014

Ensaios não destrutivos são importantes para a análise de estruturas de concreto. Sua realização, entretanto, necessita de amostras que devem ser retiradas das estruturas a serem analisadas, tais como barragens e usinas. A tomografia industrial, mediante a obtenção de mapas de densidade, aliada a modelos e ferramentas de simulação, têm um papel relevante no contexto de ensaios não destrutivos. Como as ferramentas de simulação atuais fazem uso de modelos geométricos poligonais, torna-se necessário extrair superfícies mediante a geração de malhas poligonais, a partir do volume de dados, usando técnicas tais como o algoritmo Marching Cubes. Este trabalho trata da geração de malhas poligonais de alta definição a partir de testemunhos de concreto, os quais apresentam dimensões que normalmente impactam o desempenho, o consumo de memória e até mesmo a factibilidade do processamento. Para a solução destes desafios, foi contemplada a solução utilizando uma implementação massivamente paralela do algoritmo Marching Cubes. Foi implementada uma versão paralela deste algoritmo utilizando a linguagem CUDA/C para programação da GPU de forma a conseguir ganho de tempo de processamento na geração de malhas de alta definição para imagens tomográficas de corpos de prova de concreto. A avaliação do ganho de velocidade de processamento foi realizada comparando-se a solução paralelizada com um protótipo desenvolvido em MATLAB. Foram desenvolvidos módulos de software em código protótipo para auxiliar na análise da solução. As análises realizadas mostram que o uso de paralelismo massivo mediante GPU tem grande potencial para esse tipo de aplicação, não obstante o aumento no consumo de memória devido à necessidade de controle mais sofisticado na transferência de dados no processamento. A redução do tempo de processamento obtida como resultado neste estudo foi significativa, a saber, de doze horas na arquitetura serial para pouco mais de quarenta segundos na arquitetura paralela.

GPU, CUDA, Marching Cubes, Tomografia Industrial, Geração de Isossuperfícies Poligonais, concreto
Non-destructive testing is an important procedure for the analysis of concrete structures. It requires, however, structural samples to be extracted from buildings such as dams or bridges. In order to acquire data regarding the geometry and the topography of both surface and internal structures, industrial tomography can be used, through the acquisition of density maps. This data can be used with simulation software applications and models. However, the aforementioned procedures require polygonal meshes, hence, the necessity to extract surfaces from the volumetric data. In order to create such models, algorithms must be used, such as the Marching Cubes algorithm, with the purpose of generating a virtual model corresponding to the real object in a given density. The purpose of this document is to detail the creation of high density polygonal meshes from concrete samples that generate density maps with dimensions that pose a challenge to both processing time and memory consumption, posing a problem to the feasibility of the solution. To overcome these challenges, the CUDA/C language was used for programming a Graphics Processing Unit (GPU) to decrease the processing time required to extract polygonal surfaces from tomographic images. To evaluate the speed increment of the algorithm, the execution time of the parallelized version was compared with the initial serial MATLAB implementation. Additionally, auxiliary code was implemented aiming a robust memory management. The results confirm that massive parallel GPU programming can be used to reduce the processing time, even though memory consumption, due to the more sophisticated management techniques implemented for data transfer, was higher. As an overall result, the processing time decreased from approximately twelve hours on the serial implementation to approximately forty seconds on the massive parallel approach, with a corresponding increase in memory consumption.
GPU, CUDA, Marching Cubes, Industrial Tomography, Polygonal Isossurfaces generation
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PORTUGUES
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ

Contexto

MECÂNICA COMPUTACIONAL
MECÂNICA DOS SÓLIDOS COMPUTACIONAL
ANÁLISE DE ESTRUTURAS DE CONCRETO DE BARRAGENS, SUBESTAÇÕES E POSTES POR TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA 2D E 3D

Banca Examinadora

KLAUS DE GEUS
Sim
Nome Categoria
CINTHIA OBLADEN DE ALMENDRA FREITAS Participante Externo
SERGIO SCHEER Docente

Vínculo

CLT
Outros
Ensino e Pesquisa
Não